Examining usage behavior of a goal-supporting mHealth app in primary care among patients with multiple chronic conditions: A qualitative study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Although mobile health (mHealth) applications are increasingly being used to support patients with multiple chronic conditions (multimorbidity), the majority of mHealth apps experience low interaction and eventual abandonment. To tackle this engagement issue, it is important to understand social-behavioral factors that impact patients’ usage behavior when developing a mHealth program. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aims to explore the social and behavioral factors contributing to the patients’ usage behavior of a mHealth app called the electronic Patient Reported Outcome (ePRO). The ePRO app supports goal-oriented care delivery in interdisciplinary primary care models. </sec> <sec> <title>METHODS</title> A descriptive qualitative study was used to analyze interview data collected for a larger mixed-method pragmatic trial. The original 15-month trial was conducted in six primary care teams across Ontario between 2018 and 2019. For this analysis, patients were classified as long-term or short-term users based on their length of usage of the ePRO app during the trial. Bandura’s Social Cognitive Theory (SCT) was used to categorize social-behavioral factors that contributed to patients' decisions to continue/discontinue the app. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> The patient-provider relationship emerged as a key factor that shaped patients’ experiences with the app and subsequent decisions to continue using the app. Other factors that contributed to the patients’ decisions to continue using the app were: personal and social circumstances, perceived usefulness, patients’ prior experience in goal-related behaviors, and confidence in one’s capability to achieve goals and/or use technology. There was an overlap of experience between long-term and short-term app users but in general, long-term users perceived the app to be more useful and their goals to be more meaningful than short-term users. This observation was complicated by the fact that patient health-related goals are dynamic and changed over time. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Multimorbid patients’ usage behavior of a goal-supporting mHealth is shaped by an array of socio-behavioral factors that can evolve. To tackle this dynamism, there should be an emphasis on creating adaptable health technologies that are easily customizable by patients and able to respond to their changing contexts and needs. </sec> <sec> <title>CLINICALTRIAL</title> ClinicalTrials.gov NCT02917954; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02917954 </sec>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».